【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空管智能培训系统，具体涉及一种基于场景复现的空管员培训方法及系统。
技术介绍
1、空管员是负责保障航空安全的重要力量，其工作涉及到复杂的航空管制知识和技能，因此进行培训是为了确保空管员具备专业素养和技能，以保障航空安全。现有技术中，提供了丰富的对空管员进行培训或联合飞行培训的方案，如申请号为202211448091.6的中国专利公开了一种管制员模拟培训自动应答和质量评估方法及系统，基于人工智能技术，通过语音识别、语义解析、指令生成、语音合成等步骤建立了一套自动应答方法。同时结合引入的飞行计划、航迹、气象和告警信息进行综合分析，对无效和错误管制指令进行提示，有效的提高了培训的真实度；此外本方法还包含了培训评估步骤，根据生成的指令参数操控飞机飞行状态，从而实时输出培训内容分析报告。从现有技术中可以看到，现有技术已经存在利用多种音频数据进行培训和评估的手段。但是现有技术中的数据源无法对真实的空管情况进行利用，并且无法让学员准确的认识到自己训练过程中的不足，降低了空管员培训的效率。
技术实现思路
1、为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于场景复现的空管员培训方法及系统。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于场景复现的空管员培训方法，包括：
3、获取塔台与飞机交互的语音数据作为交互样本数据，并获取对应所述交互样本数据的飞行环境数据作为环境样本数据；
4、将所述交互样本数据拆解为塔台样本数据和飞机样本数据；所述塔台样
5、当空管员在空管模拟仓中培训时，向所述空管模拟仓提供所述环境样本数据，并通过所述空管模拟仓向所述空管员展示所述环境样本数据；
6、接收所述空管模拟仓采集的所述空管员根据所述环境样本数据反馈的空管语音数据，并根据所述空管语音数据反馈对应的所述飞机样本数据；
7、将所述空管语音数据和所述飞机样本数据沿时序整合形成练习语音数据，根据所述空管语音数据和对应的所述塔台样本数据的差异生成第一评分数据，并将所述空管语音数据和对应的所述塔台样本数据的差异大于预设值的所述空管语音数据标记在所述练习语音数据上；
8、当所述空管员在空管模拟仓中完成一轮培训时，将所述练习语音数据向所述空管员播放，并记录所述空管员对所述练习语音数据的点评数据；所述点评数据为所述空管员选出的所述空管语音数据为不正确的数据；
9、将所述点评数据与所述练习语音数据的标记进行比对生成第二评分数据；
10、根据所述第一评分数据和所述第二评分数据对所述空管员的培训进行评分。
11、本申请实施例实施时，需要先根据实际的空管语音进行训练用语音的生成，实际的空管语音即塔台与飞机交互的语音数据，与之对应的还有飞行环境数据，飞行环境数据需要包括各架飞机的飞行数据，如飞行高度、航向、速度等数据，还需要包括气象相关数据、管制区域以及其他需要向空管员展示的数据。对于交互样本数据来说，其中包括有塔台发出的语音数据即塔台样本数据，如四川八八九拐上八千四保持，也包括飞机发出的语音数据即飞机样本数据，飞机发出的语音数据一般需要包括飞机主动应答的数据，也需要包括飞机对空管指令应答的数据。应当理解的是，如果是进行空管员和地勤交互的培训，也可将飞机样本数据替换为地勤相关语音，其也应当在本申请实施例的保护范围之内。
12、在本申请实施例中，在相关数据预处理完成后，可以进行空管员的相关培训，其可以使用现有技术中较为成熟的模拟仓向空管员学员提供各种信息，并进行空管员的语音反馈采集；其中需要向空管员直接展示的数据为环境样本数据，而需要向空管员播放的语音为飞机样本数据。应当理解的是，为了提高培训的实时性，提供的所有数据应该是沿时序对齐后的数据，飞机样本数据可以根据需要进行些许时序调整，但是整体序列是不能发生变化的。在空管员的一轮培训中，会产生空管员所发出的空管语音数据，将空管语音数据和飞机样本数据进行时序混合后，可以获取完整的该空管员和飞机的对话；对于空管语音数据，由于存在与之对应的样本即塔台样本数据，所以基于塔台样本数据可以对空管语音数据进行评分，并将判定为错误的空管语音数据在练习语音数据上进行标记，判定为错误一般采用差异大于预设值，从而完成对空管员培训的第一次评分。
13、在本申请实施例中，在完成一轮培训后，还需要将练习语音数据向空管员播放，其同样可以采用在空管模拟仓内完成，让该空管员可以以完整的视角听取自己的语音和飞机样本数据结合后的效果，帮助空管员找出自身的不足和错误，对于存在问题的地方需要由空管员自己进行点评打标，形成点评数据。对点评数据进行评分即可获取第二评分数据，即第二次评分。基于第一评分数据和第二评分数据可以更准确的对空管员的培训效果进行准确的评价。本申请通过上述技术方案，一方面可以采用已经存在的实际的空管语音交互数据对空管员进行培训，另一方面通过练习语音数据复现的方式可以有效的提高空管员的培训效果，且两次评分也可以更准确的评价空管员的训练程度。
14、在一种可能的实现方式中，将所述交互样本数据拆解为塔台样本数据和飞机样本数据包括：
15、根据所述交互样本数据中的空白间隔将所述交互样本数据拆解为多段语音样本数据；相邻的所述语音样本数据之间间隔至少一个音频幅值小于预设值的所述空白间隔；
16、通过人工方式对所述语音样本数据中至少一段塔台发出的语音进行标记，并对标记的所述语音样本数据进行特征识别形成塔台语音特征；
17、将符合所述塔台语音特征的所述语音样本数据作为所述塔台样本数据，并将不符合所述塔台语音特征的所述语音样本数据作为所述飞机样本数据。
18、在一种可能的实现方式中，所述飞机样本数据包括主动报告语音和应答语音；
19、将所述交互样本数据拆解为塔台样本数据和飞机样本数据还包括：
20、获取相邻的所述飞机样本数据作为相邻飞机数据；相邻的所述飞机样本数据之间不存在所述塔台样本数据；
21、以相邻的所述飞机样本数据中沿时序靠后的所述飞机样本数据作为所述主动报告语音，并以非所述主动报告语音的所述飞机样本数据作为所述应答语音。
22、在一种可能的实现方式中，所述环境样本数据、塔台样本数据和飞机样本数据沿时序对齐；
23、根据所述空管语音数据反馈对应的所述飞机样本数据包括：
24、按照时序播放所述主动报告语音，并在播放一段所述主动报告语音后等待空管语音数据；
25、接收完一段完整的所述空管语音数据时，沿时序播放上一条飞机样本数据的下一条应答语音。
26、在一种可能的实现方式中，根据所述空管语音数据和对应的所述塔台样本数据的差异生成第一评分数据包括：
27、对所述空管语音数据进行语音文字识别生成空管语音文字，并提取对应的所述塔台样本数据的样本文字；所述样本文字为对所述塔台本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，将所述交互样本数据拆解为塔台样本数据和飞机样本数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，所述飞机样本数据包括主动报告语音和应答语音；
4.根据权利要求3所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，所述环境样本数据、塔台样本数据和飞机样本数据沿时序对齐；
5.根据权利要求1所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，根据所述空管语音数据和对应的所述塔台样本数据的差异生成第一评分数据包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，将所述点评数据与所述练习语音数据的标记进行比对生成第二评分数据包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，根据所述第一评分数据和所述第二评分数据对所述空管员的培训进行评分；
8.使用权利要求1~7任意一项所述方法的一种基于场景复现的
9.根据权利要求8所述的一种基于场景复现的空管员培训系统，其特征在于，所述拆解单元还被配置为：
10.根据权利要求9所述的一种基于场景复现的空管员培训系统，其特征在于，所述飞机样本数据包括主动报告语音和应答语音；
...【技术特征摘要】
1.一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，将所述交互样本数据拆解为塔台样本数据和飞机样本数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，所述飞机样本数据包括主动报告语音和应答语音；
4.根据权利要求3所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，所述环境样本数据、塔台样本数据和飞机样本数据沿时序对齐；
5.根据权利要求1所述的一种基于场景复现的空管员培训方法，其特征在于，根据所述空管语音数据和对应的所述塔台样本数据的差异生成第一评分数据包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：黄洲升，冯军红，唐卫贞，肖艳平，廖颖馨，骆菁菁，
申请(专利权)人：中国民用航空飞行学院，
类型：发明
国别省市：
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